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        基于熵權(quán)法的進(jìn)近管制培訓(xùn)指標(biāo)分析及動態(tài)優(yōu)化

        2020-07-01 06:16:42駱菁菁唐衛(wèi)貞黃州升
        科技和產(chǎn)業(yè) 2020年6期
        關(guān)鍵詞:素質(zhì)

        駱菁菁,唐衛(wèi)貞,黃州升

        (中國民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院,四川 廣漢 618307)

        民航局空管局在2015年下發(fā)文件《關(guān)于實(shí)施空中交通管制專業(yè)崗前統(tǒng)一培訓(xùn)工作的通知》,其中要求各管局培訓(xùn)中心完成對新進(jìn)管制員的入職崗前培訓(xùn)工作。傳統(tǒng)管制員綜合素質(zhì)測評方法主要是由管制教員根據(jù)受訓(xùn)人員的訓(xùn)練過程進(jìn)行實(shí)時跟蹤觀察,對比訓(xùn)練大綱中的評估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行主觀評估。其評估方法易受人的主觀意識影響,且固定性過強(qiáng)。在管制培訓(xùn)過程中,素質(zhì)能力提升體現(xiàn)出循序漸進(jìn)的特點(diǎn),其評價(jià)指標(biāo)側(cè)重也應(yīng)該對比調(diào)整。根據(jù)客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,建立一套貫穿于新進(jìn)管制員初始培訓(xùn)全過程的評價(jià)體系,對于加強(qiáng)培訓(xùn)管理以及人員的崗位分配具有重要意義。

        1 進(jìn)近管制崗位特質(zhì)分析

        進(jìn)近管制培訓(xùn)指標(biāo)體系構(gòu)建前提,需對進(jìn)近管制崗位特質(zhì)進(jìn)行分析。進(jìn)近管制崗位的各個席位與其他管制單位工作任務(wù)不同,不僅銜接塔臺與區(qū)域管制管制指揮,同時終端區(qū)指揮流量大,排序明顯,風(fēng)險(xiǎn)大,更體現(xiàn)管制指揮崗位特點(diǎn)。

        人的素質(zhì)從哲學(xué)角度上講,是一個綜合性、整體性概念,素質(zhì)結(jié)構(gòu)概括為相互聯(lián)系的四個方面,即思想道德素質(zhì),知識道德素質(zhì),身體心理素質(zhì),樂生休閑素質(zhì)[1]。指標(biāo)構(gòu)建應(yīng)涵蓋管制人員的素質(zhì)要求,從四個素質(zhì)方面我們分析出管制崗位的四大特點(diǎn):第一,多任務(wù)性。進(jìn)近管制需要控制航班間隔,又需要給航班排序,同時協(xié)調(diào)臨近管制單位。并線處理多項(xiàng)工作任務(wù),這對進(jìn)近管制人員的精神狀態(tài)、注意力控制能力等方面提出了較難要求。第二,實(shí)時性。管制崗位要求在有限時間內(nèi)捕捉到相關(guān)信息,又需要立即做出合理決策。這要求管制員具有敏銳五感,包括聽、看、說、想等方面,同時要具有處事果斷的特質(zhì)。第三,高風(fēng)險(xiǎn)。管制工作事關(guān)航空安全。而進(jìn)近管制管轄區(qū)域?yàn)榻K端部分,飛機(jī)爬升與下降階段風(fēng)險(xiǎn)事故率高,絲毫錯誤可能照成重大航空事故。因而要求管制工作既具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ鲬B(tài)度,又需要強(qiáng)大的心理承受能力,在特情下冷靜處理。第四,團(tuán)隊(duì)協(xié)作。管制工作是各管制席位與各管制轄區(qū)相互合作的綜合,需要從各個席位獲取信息數(shù)據(jù),包括情報(bào)人員,機(jī)組人員,其他管制人員,其良好的協(xié)作能力使工作推進(jìn)更平滑,同時謙虛樂觀的親和態(tài)度更容易建立溝通。

        2 進(jìn)近質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

        指標(biāo)和指數(shù)能夠簡化、量化、分析和溝通復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)信息,是向決策者和公眾傳播可持續(xù)發(fā)展問題的重要工具[2]。由各類指標(biāo)聚合而成的綜合指標(biāo)已成為衡量目標(biāo)整體可持續(xù)性程度的主要手段[3]。進(jìn)近管制模擬訓(xùn)練質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系是基于進(jìn)近管制崗位特質(zhì)建立的,當(dāng)前管制員質(zhì)量評價(jià)主要依靠主觀意見來定性判斷。然而對管制訓(xùn)練過程,訓(xùn)練結(jié)果缺乏定量評價(jià),并無法做出調(diào)整。因此,對管制素質(zhì)需求基本分析后,研究建立完備性、合理性的指標(biāo)體系是對質(zhì)量評價(jià)的基本前提。在評價(jià)體系中,分為技能素質(zhì)與非技能素質(zhì)兩大類。

        2.1 技能素質(zhì)

        主要是針對管制學(xué)員在訓(xùn)練過程中所表現(xiàn)出的基本管制技能與管制意識方面的整體表現(xiàn),根據(jù)民航局對管制員的能力素質(zhì)的基本要求,結(jié)合空管局的運(yùn)行實(shí)際需求,參考了院校進(jìn)行模擬機(jī)訓(xùn)練時的考核指標(biāo),從陸空通話、雷達(dá)監(jiān)控、雷達(dá)引導(dǎo)、雷達(dá)間隔、速度控制、管制意識以及總體效果等方面,分別建立了進(jìn)近雷達(dá)管制訓(xùn)練指標(biāo)體系。

        2.2 非技能素質(zhì)

        根據(jù)上述對于管制員崗位特質(zhì)分析,管制員在工作中的素質(zhì)需求不僅僅體現(xiàn)在技能方面,管制工作對于從業(yè)人員的個體特性素質(zhì)也具有較高的要求,而這些素質(zhì)往往會對今后的管制工作產(chǎn)生非常大的影響,項(xiàng)目組主要從語言表達(dá)能力、與人溝通能力、理解與反應(yīng)能力、應(yīng)變能力、心理承受能力以及情緒控制能力等方面對學(xué)員進(jìn)行非技能素質(zhì)的考核,由教員根據(jù)學(xué)員在訓(xùn)練過程中的表現(xiàn)進(jìn)行主觀評定。

        評價(jià)指標(biāo)的選擇直接關(guān)系到評價(jià)結(jié)果的可靠性和科學(xué)性,指標(biāo)不易過多也不能過少,過多會引起指標(biāo)間相互關(guān)系的信息冗余;過少或數(shù)量不夠,則不能體現(xiàn)對系統(tǒng)的全面覆蓋,會進(jìn)一步造成片面的結(jié)果[4]。在素質(zhì)整理分析之后,根據(jù)一線教員與學(xué)員組織調(diào)查與座談訪問,群策出相關(guān)細(xì)節(jié)性指標(biāo)29項(xiàng)。其中23項(xiàng)為技能素質(zhì),6項(xiàng)為非技能素質(zhì)。23項(xiàng)技能素質(zhì)中有3項(xiàng)雷達(dá)間隔事關(guān)事故安全類指標(biāo),我們稱為“一票否決制”指標(biāo),包括出現(xiàn)水平間隔告警,低于最低雷達(dá)引導(dǎo)高度,違反尾流間隔。學(xué)員違反其一則中止練習(xí),評為不及格。下表1為進(jìn)近管制質(zhì)量培訓(xùn)指標(biāo)體系。

        表1 進(jìn)近管制質(zhì)量培訓(xùn)指標(biāo)體系表

        在群策討論和調(diào)查之后,每項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重以均值方式呈現(xiàn),表現(xiàn)為重要度大小,分為1到5個分段,具體值如圖1所示。

        圖1 進(jìn)近管制素質(zhì)指標(biāo)群策重要度值

        3 基于熵權(quán)法的評價(jià)指標(biāo)權(quán)值優(yōu)化

        3.1 熵的理論

        在信息論中,熵是對不確定性的一種度量。信息量越大,不確定性就越小,熵也就越??;信息量越小,不確定性越大,熵也越大[5]。根據(jù)熵的特性,可以通過計(jì)算熵值來判斷一個事件的隨機(jī)性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標(biāo)的離散程度[6],指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對綜合評價(jià)的影響越大。

        熵權(quán)法基于熵理論對目前已有的模擬質(zhì)量評價(jià)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析,根據(jù)離散程度與信息量重新規(guī)劃指標(biāo)權(quán)重并進(jìn)行分值核算。

        3.2 熵權(quán)法優(yōu)勢

        運(yùn)用熵權(quán)法作為進(jìn)近管制指標(biāo)的權(quán)重調(diào)整,主要目的加入了量化評價(jià),指標(biāo)可以階段性調(diào)整。其在進(jìn)近管制指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建主要優(yōu)勢體現(xiàn)在:

        1)利用目前學(xué)員得分差異獲取指標(biāo)信息重要度,將學(xué)員差異較大的能力方面標(biāo)記出來。由于模擬機(jī)評分采用80分制,以扣分為主。大部分學(xué)員掌握較好的能力,所對應(yīng)的指標(biāo)差異較小,而相對較難掌握的能力對應(yīng)指標(biāo)就會具有較大熵值,我們也稱該指標(biāo)具有更多信息量。

        2)當(dāng)指標(biāo)信息量增加時,熵權(quán)法提高分值比重,使學(xué)員更關(guān)注于尚未掌握的能力。

        3)在不同時段的熵值量可優(yōu)化當(dāng)前指標(biāo)權(quán)值,我們稱為非穩(wěn)定性權(quán)值。這種方式使得學(xué)員在針對前階段缺陷進(jìn)行練習(xí)后,整體能力掌握存在動態(tài)變化。熵權(quán)法由于基于學(xué)員得分結(jié)果,一旦算法確定,權(quán)值是可以再次調(diào)整的,使學(xué)員重新關(guān)注新的缺陷指標(biāo)。

        4)熵值法便于使熵權(quán)重與群策權(quán)重相互結(jié)合。這個方式既能包含管制訓(xùn)練指標(biāo)的重要度,又能根據(jù)客觀熵值進(jìn)行調(diào)整。處理后的權(quán)重包含人的重要度和信息重要度,達(dá)到了主客觀結(jié)合的效果。

        5)熵權(quán)法具有可移植性。當(dāng)其指標(biāo)項(xiàng)為量化性數(shù)據(jù)時,仍然可以通過正負(fù)向變化,進(jìn)行量綱處理,依然能夠通過熵權(quán)法獲取評價(jià)權(quán)重。

        3.3 熵權(quán)算法理論

        熵的算法理論核心在熵值計(jì)算。由于各指標(biāo)數(shù)據(jù)的單位有所不同,必須進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理包括同向化處理和量綱處理,公式如下面所示。

        其中Xij是第j個指標(biāo)中第i個評價(jià)對象的標(biāo)準(zhǔn)值,Xij′是第j個指標(biāo)中第i個評價(jià)對象的原始值,max(Xj)和min(Xj)分別是第j個指標(biāo)中的最大值和最小值[7]。

        計(jì)算第j個指標(biāo)中第個評價(jià)對象的比例Yij:

        計(jì)算第j個指標(biāo)的信息熵ej:

        計(jì)算第j個指標(biāo)的熵權(quán)重Wj:

        3.4 單熵值計(jì)算與熵值權(quán)重與人為權(quán)重結(jié)合算法

        熵權(quán)法應(yīng)用和公布算法中是完全依靠數(shù)據(jù)計(jì)算得出。雖體現(xiàn)了指標(biāo)變化度,但忽視指標(biāo)本身的重要程度。即本指標(biāo)重要度高,但掌握相對較好,熵值顯低,顯然不符合需求。

        依據(jù)已有的項(xiàng)目討論結(jié)果,對當(dāng)前指標(biāo)有團(tuán)隊(duì)決策結(jié)果,因而采用結(jié)合權(quán)重的辦法。目前有兩種算法:

        1)相乘法,此方法參考熵值+層次算法,相乘組合權(quán)重公式如下:

        為熵權(quán)法權(quán)重,為群策權(quán)重。

        2)加權(quán)平均數(shù)法,引入影響因子,控制熵權(quán)影響占比,公式如下:

        為熵權(quán)法權(quán)重,為熵權(quán)影響比重,gj為群策重要度權(quán)重。

        3.5 進(jìn)近指標(biāo)實(shí)例計(jì)算

        以matlab2016a作為數(shù)據(jù)處理平臺,保證數(shù)據(jù)輸出與輸入的獨(dú)立性,由Excel導(dǎo)入導(dǎo)出,完成數(shù)據(jù)同向處理、量綱處理、熵值占比處理與權(quán)值融合。在此我們對比四種權(quán)值融合方式,包括群策權(quán)值,熵權(quán)法權(quán)值,熵權(quán)群策相乘權(quán)值,熵權(quán)群策加權(quán)權(quán)值。加權(quán)法熵值影響為25%,其比較權(quán)值指標(biāo)數(shù)據(jù)如表2所示。

        表2 各指標(biāo)相關(guān)權(quán)重值表

        從表2中我們能夠發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)權(quán)值數(shù)據(jù)差異較大,相乘和加權(quán)均能融合權(quán)重,但是差異度難以統(tǒng)一說明,因而我們從上一層次陸空通話,雷達(dá)監(jiān)控,雷達(dá)引導(dǎo),雷達(dá)間隔,速度控制,管制意識,總體效果均值進(jìn)行比對。結(jié)果如圖2所示。

        圖2 四種權(quán)重權(quán)值對比圖

        我們采用加權(quán)組合權(quán)重算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,圖2顯示出熵權(quán)與群策單一權(quán)重的不同側(cè)重性導(dǎo)致的較大差異,而相乘算法又過多體現(xiàn)了熵值影響。相比之下,熵權(quán)+群策加權(quán)算法權(quán)重更穩(wěn)定,更好的考慮了熵值影響,又遵循了管制指標(biāo)原本重要度,具有算法的優(yōu)越性,是相對合理的算法。

        3.6 動態(tài)修正

        權(quán)值動態(tài)優(yōu)化是依據(jù)熵權(quán)法基于數(shù)據(jù)離散程度的算法特性探討的。當(dāng)不同鍛煉階段的指標(biāo)數(shù)據(jù)記載核算后,由于學(xué)員在前期的訓(xùn)練培訓(xùn)后易掌握能力有所提升,而高階層次能力在后續(xù)練習(xí)比重需要加強(qiáng)。熵值在高層次能力的體現(xiàn)就隨訓(xùn)練階段逐漸增大。在上述討論的熵權(quán)法優(yōu)勢中,也說明實(shí)時熵值群策加權(quán)算法對后續(xù)訓(xùn)練作用在學(xué)員能力側(cè)重,訓(xùn)練安排側(cè)重的參考意義。圖3是兩次不同階段練習(xí)權(quán)重值對比表。

        圖3 階段性素質(zhì)指標(biāo)柱狀對比圖

        圖中主要表現(xiàn)AB兩個階段加權(quán)權(quán)值不同,B階段為后續(xù)訓(xùn)練階段。從圖示中分析得出,模擬機(jī)訓(xùn)練次數(shù)增加,訓(xùn)練計(jì)劃熟悉度增加,學(xué)員在掃視能力,恢復(fù)領(lǐng)航能力,調(diào)速量的素質(zhì)能力在提高。這隨練習(xí)次數(shù)增加,預(yù)案制作越成熟,指揮計(jì)劃越得當(dāng)?shù)默F(xiàn)實(shí)情況是相匹配的。同時在后續(xù)訓(xùn)練中,學(xué)員的管制技能關(guān)于沖突解脫,引導(dǎo)合理等較難掌握素質(zhì)能力訓(xùn)練需求在增強(qiáng),說明后續(xù)培訓(xùn)應(yīng)添加此部分訓(xùn)練,更能提高整體管制素質(zhì)水平。

        4 小結(jié)

        熵權(quán)群策加權(quán)權(quán)值算法在進(jìn)近管制素質(zhì)指標(biāo)構(gòu)建中提供素質(zhì)能力比重參考,完成不同訓(xùn)練階段的指標(biāo)權(quán)值動態(tài)優(yōu)化。這使得進(jìn)近管制素質(zhì)指標(biāo)體系成為一個動態(tài)體系。

        1)熵權(quán)法在客觀數(shù)據(jù)分析是與進(jìn)近管制素質(zhì)評分記載相匹配的。熵值的信息量涵蓋觀點(diǎn)和管制員素質(zhì)能力信息量有相似之處,因而可以運(yùn)用。

        2)熵值群策加權(quán)算法是一種綜合算法??紤]了人為主觀意見,融入了熵權(quán)客觀影響。整個權(quán)值算法結(jié)果平穩(wěn)合理。

        3)熵權(quán)法針對學(xué)員成績記錄和訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄都可以進(jìn)行比對核算。參考同方向分析和量綱處理兩個技術(shù)手段,可以將純數(shù)據(jù)信息作為數(shù)據(jù)進(jìn)入模型進(jìn)行計(jì)算。這說明了在類似研究中可以移植算法,體現(xiàn)了可移植性。

        4)熵值影響因子可以根據(jù)實(shí)際運(yùn)行進(jìn)行調(diào)節(jié)。當(dāng)培訓(xùn)加快了進(jìn)度時,多次計(jì)算改變熵值影響因子比重,快速更新權(quán)值。在學(xué)員方面,權(quán)值的結(jié)果強(qiáng)調(diào)了相關(guān)需要重點(diǎn)掌握素質(zhì)能力,潛意識提高關(guān)注度,更改培訓(xùn)總分核算結(jié)果;在教員方面,改變了培訓(xùn)重點(diǎn),提供了學(xué)員前后能力變化內(nèi)容,使后續(xù)培訓(xùn)計(jì)劃更合理。

        基于研究本文提出,使用熵權(quán)和群策結(jié)合的模型算法,可以分階段重設(shè)評分值,完成新體系構(gòu)建。建議權(quán)重改變較大的指標(biāo)單獨(dú)顯示。當(dāng)個別學(xué)員能力增長與總趨勢不一致時,要單獨(dú)標(biāo)出并著重提醒。這種方式使學(xué)員與教員均能獲得新進(jìn)度提醒,把握訓(xùn)練要點(diǎn)。

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